杂乱背景中具有方向选择性的小目标运动检测视觉神经网络
计算机视觉与模式识别
2018-10-02 v5 神经与进化计算
摘要
在杂乱背景中分辨运动目标是一项巨大挑战，更不必说检测小至一个或几个像素的目标并在飞行中追踪它。在果蝇视觉系统中，一类特定的神经元被称为小目标运动检测器（STMDs），已被确认对小目标运动表现出极佳的选择性。其中部分 STMDs 还表现出方向选择性，即这些 STMDs 仅对其偏好运动方向产生强烈响应。方向选择性是这些 STMD 神经元的重要特性，有助于追踪飞行中的小目标（如配偶）。然而，关于对这些方向选择性 STMD 神经元进行系统建模的工作甚少。本文提出一种基于方向选择性 STMD 的神经网络（DSTMD），用于杂乱背景中的小目标检测。在所提神经网络中，引入一种新的相关机制，通过对来自两个像素的中继信号进行相关来实现方向选择性。随后，在空间场上实施侧抑制机制以实现 STMD 神经元的大小选择性。大量实验表明，所提神经网络不仅与当前生物学发现一致（即表现出方向偏好），而且能在杂乱背景下可靠地检测小目标。
引用
@article{arxiv.1801.06687,
title = {A Directionally Selective Small Target Motion Detecting Visual Neural Network in Cluttered Backgrounds},
author = {Hongxin Wang and Jigen Peng and Shigang Yue},
journal= {arXiv preprint arXiv:1801.06687},
year = {2018}
}
备注
14 pages, 21 figures